Prompting Avançado: Técnicas de Expert
Domina Chain-of-Thought, Few-Shot, System Prompts, Role-Playing e output estruturado. Técnicas que separam utilizadores casuais de experts.
Chain-of-Thought (CoT)
A técnica Chain-of-Thought (cadeia de pensamento) consiste em pedir à IA que raciocine passo a passo antes de dar a resposta final. Isto melhora drasticamente a qualidade em tarefas de lógica, matemática e análise.
Em vez de pedir apenas o resultado, instruis o modelo a mostrar o seu raciocínio. Isto força uma "reflexão" que reduz erros e alucinações.
Quanto é 15% de desconto sobre 340 euros com IVA de 23%?
Quanto é 15% de desconto sobre 340 euros com IVA de 23%? Pensa passo a passo, mostra cada cálculo e depois dá o valor final.
Analisa se vale a pena mudar de fornecedor. Dados atuais: 2.000 unidades/mês a 3,50€/unidade, entrega em 5 dias. Proposta nova: 2.000 unidades/mês a 2,80€/unidade, entrega em 12 dias. Custo de stock parado: 0,05€/unidade/dia. Pensa passo a passo: 1. Calcula a poupança no preço unitário 2. Calcula o custo extra de stock (dias adicionais) 3. Compara os totais 4. Dá uma recomendação fundamentada
Few-Shot Prompting
Few-Shot significa dar exemplos concretos do formato e estilo que queres antes de fazer o pedido real. É como mostrar à IA um modelo a seguir. Geralmente 2-3 exemplos são suficientes.
Classifica o sentimento de cada review de cliente. Exemplos: Review: "Entrega rápida, produto excelente!" Sentimento: Positivo | Confiança: 95% Review: "Chegou partido, péssimo embalamento" Sentimento: Negativo | Confiança: 92% Review: "O produto é ok, nada de especial" Sentimento: Neutro | Confiança: 78% Agora classifica: Review: "Adorei a qualidade, mas demorou 3 semanas a chegar" Sentimento:
A chave do Few-Shot é a consistência dos exemplos. Se usares o mesmo formato em todos, a IA vai replicá-lo fielmente. Isto é especialmente poderoso para:
- • Classificação de texto (sentimento, categoria, prioridade)
- • Extração de dados estruturados
- • Conversão de formato (ex: texto livre para JSON)
- • Geração com estilo específico (tom de voz, linguagem)
System Prompts e Role-Playing
Um system prompt é uma instrução inicial que define o comportamento da IA para toda a conversa. É como dar um briefing antes de começar. Role-playing vai mais longe: atribuis uma identidade e expertise específica.
[SYSTEM] És um consultor financeiro especializado em PMEs portuguesas. Regras: - Responde sempre com base na legislação portuguesa - Usa exemplos práticos com valores em euros - Quando mencionares deduções fiscais, cita o artigo relevante - Se não tiveres certeza, diz explicitamente - Adapta a linguagem a empresários sem formação financeira Formato de resposta: 1. Resposta direta (2-3 frases) 2. Explicação detalhada 3. Exemplo prático 4. Próximos passos recomendados
Age como um editor sénior de uma revista de tecnologia portuguesa. O teu trabalho é: - Rever textos para clareza, fluxo e impacto - Cortar frases desnecessárias (objectivo: -20% de palavras) - Manter o tom informativo mas acessível - Sugerir títulos alternativos quando relevante Para cada revisão, mostra: [ORIGINAL] → [EDITADO] → [PORQUÊ] Aqui está o texto para editares:
Output Estruturado
Pedir output em formato estruturado (JSON, tabelas, listas com schema) é essencial quando queres usar os resultados da IA noutros sistemas ou manter consistência.
Extrai as entidades do seguinte email e devolve em JSON:
Email: "Olá Pedro, confirmo a reunião de dia 15 de março às 14h
no escritório de Lisboa. Vou trazer a proposta da TechVerde
no valor de 45.000€. Abraço, Maria Santos"
Formato esperado:
{
"remetente": "string",
"destinatario": "string",
"data": "YYYY-MM-DD",
"hora": "HH:MM",
"local": "string",
"empresa_mencionada": "string",
"valor": number,
"moeda": "string",
"tipo_evento": "string"
}Meta-Prompting
Meta-prompting é usar a IA para melhorar os teus próprios prompts. Em vez de tentares acertar à primeira, pedes à IA que critique e otimize o teu prompt.
Vou dar-te um prompt que escrevi. Quero que: 1. Identifiques pontos fracos (ambiguidade, falta de contexto, formato vago) 2. Sugiras uma versão melhorada 3. Expliques cada mudança que fizeste O meu prompt original: "Escreve um email para um cliente sobre o atraso na entrega" Dá-me a versão otimizada e explica as melhorias.
Exercícios Práticos
A melhor forma de dominar estas técnicas é praticar. Aqui ficam 3 exercícios para experimentares agora:
CoT + Análise
Pede à IA para comparar dois planos de investimento usando Chain-of-Thought. Dá dados concretos (montante, taxa, prazo) e exige que mostre cada passo do cálculo.
Few-Shot + Classificação
Cria um classificador de emails (urgente/normal/spam) usando 3 exemplos de cada categoria. Depois testa com 5 emails novos e verifica a precisão.
XML + System Prompt + JSON
Combina todas as técnicas: cria um system prompt para um analista de mercado, usa XML para separar dados de instruções, e pede output em JSON estruturado.
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